课程背景
机器智能已跨越单纯的技艺探索阶段，周全纵深到业界转型的核心肌理，成为驱动商业价值增长的基础设施和核心生产力。从最初的大模型百花齐放到如今智能体的广泛运用，公司面临的不再是是否运用AI的选项，而是怎样高效率、低成本、负责任地将AI深度融合进业务链路的挑战。
课程收益
1. 本课将支援参训者系统化梳理机器智能技艺的演进脉络和未来趋势，打破由于专精术语壁垒造成的认知障碍，构筑符合2026年特征的AI技艺世界观。
【课程特色】
解课程规划严格遵循前瞻视角和实战导向，确保非技艺来由的管人者也能轻松掌握核心精髓。
课程大纲
一、2026 AI全景图——从技艺爆发到业界普及
1. 机器智能演进的三代理论
1）判别式AI的定义和历史局限（以识别为主，换个角度看，如早期人脸识别）
2）生成式AI的爆发特征（以创造为主，从实践看，如文生文、文生图）
3）2026年主导的交互式AI和代理式AI概念（以行动为主，自主规划）
4）技艺成熟度曲线在AI领域的表现和现况拆解
5）算力、算法和资料在新形态下的倚重关系变化
2. 全球和中国AI市场格局资料透视
1）中国大模型市场规模增长趋势以及头部厂商市场份额占比
2）互联网业界在AI投入中的占比排名以及核心投向拆解
3）独角兽公司融资资料和估值推演变化
4）“机器智能+”行动在国家层面的政策导向和业界渗透率统计
3. AI认知升级的五大思路误区
1）误区一：AI将完全替代人类而非增强人类
2）误区二：大模型参数越大越好，从实践看，忽视垂直领域小模型优势
3）误区三：忽视资料隐私和版权隐患导致的合规危机
4）误区四：追求“全能机器人”而非“专精情境抓手”
5）误区五：忽视技艺落地中的组织变革阻力和管控成本
实战上手1：
管控层的AI智商——我们在哪里？
6）形式：列出当下部门业务中AI运用的三个痛点和三个机会点
7）结论产出：各组形成《AI业务现况诊断简表》，明晰认知差距所在
二、核心引擎解密——大模型和多模态技艺原理
1. 大语言模型的事务原理浅析
1）预训练和微调的基本概念通俗解释
2）Transformer架构的核心思想：注意力制度
3）涌现本领现象：模型规模达成临界点后的本领突变
4）上下文窗口技艺对长文本处理本领的拉升意义
5）推理成本随着模型精进而下降的趋势拆解
2. 多模态技艺：打破感官边界
1）从单一文本到图文音视频融合的技艺跨越
2）扩散模型在图像生成中的原理简述
3）视频生成技艺的突破对数字营销业界的冲击
4）语音交互和大模型结合带来的自然对话体验
3. 国内外主流技艺路线对比拆解
1）OpenAI GPT系列模型的技艺迭代路径和特点
2）百度文心一言、阿里通义千问、字节跳动豆包的国内技艺差异化
3）开源模型（如Llama系列、Qwen）和闭源模型的优劣势对比
4）端侧模型在手机和PC端部署的2026年普及趋势
5）业界定制模型在通用底座之上的增量训练价值
三、抓手革命——国内主流AI抓手实战SOP
1. 文本生成和内容创作类抓手实战
抓手：
百度文心一言，Kimi智能助手
1）理论：提示词工程的基础推演和结构化规划
2）实战招数：利用AI生成营销文案、新闻通稿、活动策划案
3）实战招数：长文档解读和摘要生成的准则操作流程
2. 图像规划和多媒体生成抓手实战
抓手：
通义万相、即梦AI
1）理论：AI绘画中的风格迁移和图像将控技艺
2）实战招数：采用负面提示词精进图像质量的五大要害点
3）实战招数：利用AI生成货品包装规划图和海报草图
3. 智能体构筑和自动化办公抓手实战
抓手：
字节跳动Coze、智谱清言
1）理论：AI智能体的事务记忆和抓手调用制度
2）实战招数：搭建一个简单的客服问答智能体（无需代码）
3）实战招数：利用AI开展Excel资料拆解和图表自动化生成
实战上手2：
让AI成为超级文案助理
4）形式：采用文心一言或者豆包，按照“立定位-给来由-定差事-补要求-限格式”五步法，撰写一份货品发布会邀请函
5）结论产出：对比精进前后的生成成效，各组收束出《高质量提示词自检清单》
四、业界重塑——互联网业务的AI运用情境图谱
1. 数字营销和用户增长领域的AI运用
1）AIGC在千人千面营销内容生成中的效率倍增推演
2）京东“羚珑”AI内容生成平台辅助商家制作海报
3）快手利用大模型精进视频推荐算法和用户留存率拉升
4）智能客服机器人从要害词匹配到意图领会的跨越
2. 货品研发和用户体验精进领域的AI运用
1）AI驱动的用户反馈拆解和货品迭代闭环制度
2）腾讯混元大模型协助游戏开发生成NPC对话和剧情脚本
3）百度网盘“云一朵”AI助理改变用户交互方式
4）利用AI开展UI/UX规划稿的迅速生成和A/B测试
3. 公司营运和管控提效领域的AI运用
1）学识管控领域的RAG（检索增强生成）技艺运用
2）飞书集成AI功能达成会议纪要自动生成和差事分发
3）钉钉魔法棒在文档处理和办公流程中的实际运用
4）公司内部学识库问答机器人的构筑和维护
实战上手3：
寻找我们业务中的“AI杀手级运用”
5）形式：采用“业务链路拆解法”，将本部门核心流程拆解为10个步骤，逐一拆解AI介入的可能性
6）结论产出：各组产出《AI业务运用情境初选清单》，不少于10个潜在情境
五、2026趋势前瞻——智能体和边缘计算
1. AI Agent的崛起和商业化
1）智能体的核心要素—感知，规划、行动、反思
2）AutoGPT在自动化差事执行中的早期探索和局限
3）微软Copilot Studio促成公司自定义智能体的普及
4）从“人机对话”转向“人机协同”的事务流重塑
2. 端侧AI和物联网的融合趋势
1）资料隐私保护诉求促成算力从云端向终端迁移
2）小米汽车SU7中车端AI大模型的语音交互体验
3）手机端运行的离线翻译、实时字幕和图片处理
4）硬件厂商借助AI本领拉升货品溢价的商业推演
3. AI伦理、安全和治理轮廓
1）算法偏见、深度伪造和资料安全的核心隐患点
2）中国《生成式机器智能服务管控暂行办法》的合规要求
3）构筑AI内部合规审查制度的三步走方略
4）数字水印技艺和内容溯源制度的运用现况
实战上手4：
拥抱AI的同时怎样踩稳刹车？
5）形式：针对上手3中选出的Top 3情境，分别评核其资料安全隐患、技艺达成难度和预期商业价值
6）结论产出：各组绘制《AI项目优先级评核热力图》，确定短期、中期、长期落地项目
实战上手5：
将想法变成草图
7）形式：选出最优先落地的情境，按照“用户画像-核心功能-AI本领支撑-预期收益”的推演，手绘或者文字描述货品/服务草图
8）结论产出：各组展示《重点情境施行方案草图》
9）工作坊规划：第二天（行动研习和研讨）
10）《AI赋能业务革新——从洞察到落地行动工作坊》
11）工作坊标的
12）基于第一天的理论研习和抓手认知，带出管控层参训者结合公司实际业务，借助结构化的研讨办法，产出具体的《AI业务影响拆解报告》、《高价值运用情境清单》以及《重点情境施行方案草图》，促成AI从概念走向实际业务落地。
13）工作坊议程和内容
14）第一环节：趋势回溯和业务痛点挖掘
15）简要回顾2026年AI趋势对业界的三个核心影响
16）简要回顾智能体、端侧AI、多模态对业务推演的重构
17）工作坊标的：不谈空泛技艺，只谈业务实效
18）办法论解说：业务痛点扫描“漏斗模型”
19）理论：从“高频低效”业务环节切入AI赋能
抓手：
业务链路价值评核矩阵（频次和痛点深度）
20）分组研讨：痛点大爆炸
21）各组围绕业务线列出当前面临的“效率瓶颈”，“体验痛点”、“成本黑洞”
22）带出员协助，从实践看，确保问题具体化（例如：“客服人力成本高”细化为“夜间重复性问题咨询占用大量人力”）
23）结晶输出：业务痛点池
24）汇总各组痛点，往细里说，形成全公司层面的《核心业务痛点池》
25）第二环节：AI运用情境共创和筛选
26）办法论解说：情境匹配“五维拆解法”
27）维度一：资料可获得性（是否有足量高质量资料喂养AI）
28）维度二：技艺成熟度（现有AI本领是否足以支撑）
29）维度三：业务价值量（降本增效的预估金额）
30）维度四：施行难易度（投入的人力和时间成本）
31）维度五：合规隐患性（资料隐私和安全隐患等级）
分组实战：
AI情境头脑风暴
32）针对“痛点池”中的问题，利用“五维拆解法”构思对应的AI解题打法
33）要求：每个情境必须包含“输入资料、AI动作、输出结果”三个要素
34）小组互评和投票
35）组间互投，选出最具价值的3个情境
36）讲师点评，修正情境的技艺可行性描述
37）结晶输出：AI运用情境清单（简要版）
38）包含情境名称、破解痛点、预期收益的清单列表
39）第三环节：重点情境深度剖析和方案规划
40）办法论解说：MVP（最小可行性货品）规划思路
41）理论：迅速试错，小步快跑的AI项目落地推演
抓手：
AI货品方案画布（包含用户、诉求、AI功能、资料源、资源诉求）
分组实战：
重点情境方案草图规划
42）每组选定一个“必赢之战”情境
43）细化规划：用户采用路径图、AI交互界面草图、所需资料接口清单
44）推导收益：基于第一天资料学识，估算节省工时或者增加收入具体数值和推导进程
45）实例参考：同类互联网公司AI落地复盘
46）引用真实实例（如携程AI客服、美团配送调度精进）的MVP起步打法
47）拆解其从0到1进程中的要害成功要素
48）结晶输出：重点情境施行方案草图
49）可视化的方案草图和配套的文字说明文档
50）第四环节：资源盘查和施行路径规划
51）办法论解说：AI项目施行SOP五步法
52）第一步：资料准备和清洗（资料治理先行）
53）第二步：模型选型或者API调用（自研还是采购）
54）第三步：Prompt工程和微调（适配业务语境）
55）第四步：小范围测试和灰度发布（隐患将控）
56）第五步：周全推广和持续迭代（资料飞轮效应）
分组实战：
拟定落地路线图
57）为选定的“必赢之战”情境拟定未来3~6个月的施行时间表
58）明晰所需的内部资源（技艺队伍、业务专家）和外部资源（云服务、厂商支持）
59）识别潜在的阻碍因素并拟定预案
60）第五环节：全场复盘
61）各组呈报最终方案和施行规划
62）管控层实地反馈，形成初步立项意向
63）结晶输出：AI影响拆解报告和行动规划书
64）整合前序产出，形成一份完整的《AI业务革新和落地行动报告》
65）工作坊收束和收尾
66）全场复盘，提炼核心洞察
老师简介
Introduction to lecturers
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博闻智咨询|黄光伟老师
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公司管控层以及业务主力。。建议同一家企业 3 人以上同来，课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法，但带不走可用的成果。
交付流程
课前：顾问访谈 2 位管理者，收集现状与问题清单，讲师据此调整案例。课中：讲授与演练各占一半，产出可直接用的工具与方案。课后：7 天内提交改进建议，30 天内一次线上答疑。